Die digitale Patientenakte – Vorbild Dänemark

Krankenschwester hat Tablet in der Hand und tauscht sich mit der Patentin aus
Quelle: Cedric Fauntleroy | Pexels

Während wir in Deutschland über einen Organspendeausweis aus Pappe diskutieren, uns in überfüllten Wartezimmern stundenlang quälen, um ein ausgedrucktes Rezept zu erhalten oder unseren Impfausweis vergeblich suchen, lösen unsere Nachbarn aus Dänemark ihre Gesundheitsfragen schon seit Jahren bequem und erfolgreich per App.

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Data-Thinking als Werkzeug für KI-Innovation

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Quelle: iStock

Daten erzeugen Wissen und Wissen ist Macht. Das Thema Big Data ist inzwischen in den meisten Unternehmen angekommen. Daten zu sammeln ist längst Standard. Ganz gleich ob Bestellhistorien, demographische Daten, Retourenquoten oder Marktpreise – Was man hat, das hat man! Was fehlt, ist allerdings ein konkretes Ziel zur Weiterverwendung der gesammelten Daten.

In der lobenswerten Absicht, die neuesten Technologien auch gleich umzusetzen, werden KI-Anwendungsfälle dann auf Basis der gesammelten Daten regelrecht konstruiert, ohne einen tatsächlichen Nutzen zu bringen. Schnell werden Klagen über mangelnde Datenqualität laut. In der Konsequenz verursacht das zuvor noch so hochgelobte KI-Projekt vor allem Kosten. Doch kann man lernen, Daten so zu nutzen, dass sie interne Kosten senken oder gar mehr Umsatz bringen?

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Was leisten Technik und Hardware 2019 für eine bessere Customer Experience?

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Quelle: pixabay

Es ist unglaublich spannend, wie rasant sich die Technik so entwickelt, um bessere und einfache Kundenerlebnisse zu ermöglichen. Diesbezüglich wurden die neusten Trends auf der »Consumer Electronics Messe CES« in Las Vegas vorgestellt.

Statt bloßer Prototypen bieten die dort gezeigten Innovationen dieses Jahr konkrete, einsetzbare Anwendungen in vielen Bereichen und bahnen den Weg in eine Zukunft, in der Maschinen unsere persönlichen Vorlieben kennenlernen, um jede Erfahrung besser auf unsere Bedürfnisse anzupassen. Aber natürlich nicht um jeden Preis.

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Digitale Plattformen – Herausforderungen durch neue und disruptive Geschäftsmodelle [Teil 1]

Quelle: pixabay
Quelle: pixabay

Ende September 2018 verkündeten Microsoft, Adobe und SAP auf der Ignite Conference in Orlando, dass sie in Zukunft eng zusammenarbeiten wollen. Das Ziel der Digitalunternehmen ist es, mit der sogenannten Open Data Initiative den Austausch von Kundendaten zwischen unterschiedlichen Anwendungen zu erleichtern. Die Initiative beschränkt sich aber nicht nur auf die Lösungen der drei Konzerne, sondern soll auch für andere Anbieter verfügbar sein. Microsoft erhofft sich dadurch, den Datenaustausch auf der eigenen Cloud-Plattform Azure zu realisieren. Auch Adobe und SAP haben in den letzten Jahren eigene Cloud-Lösungen ihrer Systeme veröffentlicht. Doch ist die Cloud-Welt nicht das Revier von Salesforce? Können SAP, Microsoft und Adobe überhaupt Cloud-Computing?

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Die größten Herausforderungen der Omnichannel-Ära

Quelle: pexels.com
Quelle: pexels.com

Im digitalen Leben besitzt der Durchschnittsverbraucher 7,2 Endgeräte und nutzt 3 davon täglich. Folglich ist auch die Customer-Journey komplexer und flexibler als im analogen Zeitalter. Es gibt zahlreiche Kanäle und daher auch mehr Daten zu analysieren sowie mehr Touchpoints, über die Unternehmen mit ihren Kunden interagieren können.
 
Doch dieses vielversprechende Szenario bringt auch eine herausfordernde Realität mit sich, in der bestimmte Prozesse, Systeme und Technologien auf allen Ebenen verbessert und vernetzt werden müssen, um die Omnichannel-Umgebung optimal zu nutzen.
 
Sind Organisationen bereit, die Omni-Challenge anzunehmen? Passen sie ihre Marketing-Strategien an dieses Szenario an? Speichern und analysieren sie Daten effizient? Tun sie dies mit intergrierten Lösungen?

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ROI im Marketing – Zahlen für den vermeintlichen Overhead

Grafik:Serge Bystro
Grafik:Serge Bystro

Aus Kontakten Leads und aus Leads Kunden machen. Auf diese Grundformel lässt sich Geschäftserfolg eindampfen. Wer mehr Kontakte zu Kunden macht, performt am besten und setzt sich gegen den Wettbewerb durch. Grundlage dafür bilden ein relevantes Marketing und kompetenter Vertrieb – die Sales Force.
 
Aktuell wächst die Zahl der Anbieter am Markt, die mit Technologien wie CRM, CMS und Marketing-Automation die Marketing- und Vertriebsstrategie effektiver machen wollen. Die Buzzworte heißen Personalisierung, individueller Content, Device-Sensibilität und 360 Grad Analytics sowie Business Intelligence. Doch jedes System steht und fällt mit seinen Nutzern. Die Qualität ihrer Zusammenarbeit bestimmt weitaus mehr über Erfolg und Misserfolg, als das digitale Toolset. Ohne Kennzahlen (KPIs), die den Return-on-Invest (ROI) von Personal, Technologie und Kampagnen messen, geht heute Nichts mehr!

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Perspektiven & Intervalle: Wie baue ich ein Kennzahlen-System auf?

Metrics KPIs
Foto: Josep Ma. Rosell
Im Normalfall wird zwischen Daten, die täglich, wöchentlich und monatlich abgerufen werden, unterschieden. Im Idealfall sollten auf diese Weise nicht mehr als 15 zentrale Kennzahlen übrig bleiben, die täglich betrachtet werden. Es macht keinen Sinn, 80 Kennzahlen zu bestimmen, weil es technisch möglich ist.

Wir zeigen euch, wie ein Kennzahlen-System aufgebaut sein kann und wie oft welche Kennzahlen erhoben werden.

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Big Data: Auch der stationäre Handel sammelt Kundendaten

Schaufensterfront eines Geschäfts
Quelle: Eric Prouzet | unsplash

Kunden, die diesen Artikel gekauft haben, kauften auch: Dieser Satz, hundertfach schon beim Stöbern im Netz gelesen, gilt immer häufiger auch für das Shopping im stationären Geschäft. Big Data macht’s möglich. Jüngstes Beispiel sind die „Spitzel-Mülleimer“, die in der Londoner Innenstadt anhand von Signalen, die Smartphones auf der Suche nach verfügbaren WLAN-Netzen aussenden, Passantenzahlen, Smartphone-Marken und damit potenzielle Informationen über die Vermögensverhältnisse der Vorbeigehenden generieren sollten. Ein Skandal, der dazu führte, dass die intelligenten Mülleimer nun angeblich nur noch ihrer eigentlichen Bestimmung dienen.

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